validr：数据校验的简易选择-CSDN博客

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validr：数据校验的简易选择

validr A simple, fast, extensible python library for data validation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/va/validr

在当今的软件开发中，数据校验是保证数据准确性和有效性的重要环节。validr 正是一个简单、快速且可拓展的 Python 库，专为广大开发者提供高效的数据校验解决方案。

项目介绍

validr 提供了一个简洁且易读的 Schema 语法，让开发者能够轻松定义数据校验规则。它不仅速度快，比传统的 jsonschema 快 10 倍，比 schematics 快 40 倍，而且支持校验任意类型对象，为自定义校验器的创建提供了极大便利。validr 的错误提示准确友好，能够帮助开发者快速定位和解决问题。

项目技术分析

validr 是一个高性能的数据校验库，它通过以下技术特点实现了高效的数据处理：

简洁的 Schema 语法：validr 使用直观的语法来定义数据结构，使得 Schema 易于理解和维护。
Cython 实现：自 v0.14.0 版本起，validr 使用 Cython 进行实现，大幅提高了执行效率，比纯 Python 实现快 5 倍。
灵活的自定义校验器：validr 支持开发者创建自定义校验器，以适应各种复杂的数据校验需求。
友好的错误消息：validr 提供的错误消息详细明了，有助于开发者快速识别和修复错误。

项目及技术应用场景

validr 的应用场景广泛，以下是一些典型场景：

API 数据校验：在构建 RESTful API 时，validr 可以用来校验入参，确保数据的准确性和有效性。
数据序列化：validr 支持序列化任意对象，使得数据在不同系统间的传递更加安全可靠。
数据清洗：在处理用户输入数据时，validr 可用于清除无效数据，提升数据质量。
复杂业务校验：validr 的自定义校验器功能，能够满足复杂的业务逻辑校验需求。

以下是一个使用 validr 的简单示例：

from validr import T, modelclass, asdict

@modelclass
class Model:
    """Base Model"""

class Person(Model):
    name = T.str.maxlen(16).desc('at most 16 chars')
    website = T.url.optional.desc('website is optional')

guyskk = Person(name='guyskk', website='https://example.com/guyskk')
print(asdict(guyskk))

在上述代码中，我们定义了一个 Person 类，其中 name 字段要求是最大长度为 16 的字符串，website 字段是可选的 URL 类型。之后我们创建了一个 Person 实例，并打印出序列化后的数据。